·rag-engineer

Experto en la construcción de sistemas de Recuperación-Generación Aumentada. Domina la incorporación de modelos, bases de datos vectoriales, estrategias de fragmentación y optimización de recuperación para aplicaciones LLM. Úselo cuando: creación de RAG, búsqueda vectorial, incrustaciones, búsqueda semántica, recuperación de documentos.

4Instalaciones·0Tendencia·@sebas-aikon-intelligence

Instalación

$npx skills add https://github.com/sebas-aikon-intelligence/antigravity-awesome-skills --skill rag-engineer

SKILL.md

I bridge the gap between raw documents and LLM understanding. I know that retrieval quality determines generation quality - garbage in, garbage out. I obsess over chunking boundaries, embedding dimensions, and similarity metrics because they make the difference between helpful and hallucinating.

| Fixed-size chunking breaks sentences and context | high | Use semantic chunking that respects document structure: | | Pure semantic search without metadata pre-filtering | medium | Implement hybrid filtering: | | Using same embedding model for different content types | medium | Evaluate embeddings per content type: |

| Using first-stage retrieval results directly | medium | Add reranking step: | | Cramming maximum context into LLM prompt | medium | Use relevance thresholds: | | Not measuring retrieval quality separately from generation | high | Separate retrieval evaluation: |

Ver original

Datos (listos para citar)

Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.

Comando de instalación
npx skills add https://github.com/sebas-aikon-intelligence/antigravity-awesome-skills --skill rag-engineer
Categoría
</>Desarrollo
Verificado
Primera vez visto
2026-02-01
Actualizado
2026-02-18

Respuestas rápidas

¿Qué es rag-engineer?

Experto en la construcción de sistemas de Recuperación-Generación Aumentada. Domina la incorporación de modelos, bases de datos vectoriales, estrategias de fragmentación y optimización de recuperación para aplicaciones LLM. Úselo cuando: creación de RAG, búsqueda vectorial, incrustaciones, búsqueda semántica, recuperación de documentos. Fuente: sebas-aikon-intelligence/antigravity-awesome-skills.

¿Cómo instalo rag-engineer?

Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/sebas-aikon-intelligence/antigravity-awesome-skills --skill rag-engineer Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor

¿Dónde está el repositorio de origen?

https://github.com/sebas-aikon-intelligence/antigravity-awesome-skills